Python 进阶 (五) 浅谈 python 匿名函数及编写无参数 decorator

2022 年 10 月 09 日
江苏
本文字数：1310 字
阅读完需：约 4 分钟

一、前言

高阶函数可以接收函数做参数，有些时候，我们不需要显式地定义函数，直接传入匿名函数更方便。

在Python中，对匿名函数提供了有限支持。还是以map()函数为例，计算 f(x)=x2 时，除了定义一个 f(x)的函数外，还可以直接传入匿名函数：

>>> map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

复制代码

通过对比可以看出，匿名函数 lambda x: x * x 实际上就是：

def f(x):    return x * x

复制代码

关键字lambda 表示匿名函数，冒号前面的 x 表示函数参数。

匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不写return，返回值就是该表达式的结果。

使用匿名函数，可以不必定义函数名，直接创建一个函数对象，很多时候可以简化代码：

>>> sorted([1, 3, 9, 5, 0], lambda x,y: -cmp(x,y))[9, 5, 3, 1, 0]

复制代码

返回函数的时候，也可以返回匿名函数：

>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x >>> myabs(-1)1>>> myabs(1)1

复制代码

二、举例

利用匿名函数简化以下代码：

def is_not_empty(s):    return s and len(s.strip()) > 0filter(is_not_empty, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

复制代码

定义匿名函数时，没有return关键字，且表达式的值就是函数返回值。参考代码:

print filter(lambda s: s and len(s.strip())>0, ['test', None, '', 'str', '  ', 'END'])

复制代码

三、python 编写无参数 decorator

Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。

使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。

考察一个@log的定义：

def log(f):    def fn(x):        print 'call ' + f.__name__ + '()...'        return f(x)    return fn

复制代码

对于阶乘函数，@log工作得很好：

@logdef factorial(n):    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)

复制代码

结果：

call factorial()...3628800

但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：

@logdef add(x, y):    return x + yprint add(1, 2)

复制代码

结果：

Traceback (most recent call last): File "test.py", line 15, in <module> print add(1,2) TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)

因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。

要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：

def log(f):    def fn(*args, **kw):        print 'call ' + f.__name__ + '()...'        return f(*args, **kw)    return fn

复制代码

现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。

四、举例

请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。

计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。参考代码:

import timedef performance(f):    def fn(*args, **kw):        t1 = time.time()        r = f(*args, **kw)        t2 = time.time()        print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))        return r    return fn
@performancedef factorial(n):    return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))print factorial(10)